Ingénieur diplômé de l'École nationale supérieure du risque et de la donnée de l'université de Poitiers spécialité science de la donnée

Le Data Analyst a pour responsabilités d’être le traducteur (i.e. l’interface) entre les problématiques opérationnelles métiers et la Data, de fiabiliser et d’améliorer la qualité des données, de transformer des données dans un format adapté à l’analyse et d’analyser les données avec un regard opérationnel métier afin d’orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.

Préparation des données

• Collecte des données : ingestion et stockage normalisé des données souvent issues de différentes sources (bases de données SQL ou NoSQL, Datalake)
• Exploitation des données : audit, mesure et amélioration continue de la qualité des données, définition des référentiels de données (documentation)
• Application de traitement : respect de la protection des données personnelles (minimisation, pseudonymisation, agrégation, etc.), définition des règles de gestion des données

Analyses opérationnelles métiers

• Compréhension des besoins Data des métiers (directions opérationnelles)
• Exploration des données à l'aide de logiciels spécifiques (SAS, R Studio, SQL*Plus, MySQL Workbench...)
• Exploitation métiers des données à l'aide de logiciels spécialisés dans l'analyse de données, la modélisation statistique ou le calculs d’indicateurs (SAS, R...)
• Réalisation d’études métiers sur les données : dashboard réalisés à l'aide de logiciels spécialisés (Tableau, Power BI, Qlick Sense...), rapport, présentation, PoC

Valorisation des données et des analyses

• Présentation des données à l'aide de logiciels de datavisualisation (Spotfire, Cartes & Données, Tableau, Power BI, Qlick Sense...)
• Partage des résultats et analyses à différents interlocuteurs (métier, direction, utilisateurs)
• Communication des résultats (data storytelling)

Participation aux projets de développement des usages dans l’entreprise

• Identification des cas d’usage pour son métier
• Participation aux projets Data de l’entreprise par l’apport de la vision métier et des données afférentes

Ingénieur(e)s et analystes des données

• Data analyst, statisticien(ne)
• chargé(e) d’études statistiques
• Business analyst
• Data consultant
• Data engineer
• Data owner